AI 數據經濟新範式：從模組化數據預處理看 DIN 的野心與節點銷售

前言

在當今全球範圍內，AI 無疑是最熱門的賽道之一，無論是矽谷的 OpenAI 還是國內的 Moonshot、智譜清言，一眾新銳創業者和傳統大廠相繼入局了這場 AI 革命當中。它不僅在科技領域引領潮流，同時也是今年加密貨幣市場表現最為突出的領域之一。縱觀今年各大 CEX 上市的項目，儘管經歷了近期的市場動盪，AI 龍頭 Bittensor（TAO）依舊以超過 5 倍的回報率領跑今年所有新幣。隨著 AI 技術的不斷發展和應用，數據作為 AI 發展的基石，其重要性愈發凸顯。

AI 時代的洪流下，數據的重要性和潛在價值被推到了前所未有的高度

據統計，目前主流的 AI 大模型公司每年需要處理和消耗數以億計的數據集，這些數據的有效性和精準度直接影響到 AI 模型的訓練效果。然而，數據的獲取成本也在不斷攀升，成為各大 AI 公司面臨的重大挑戰。

性能的優化以日漸攀升的數據消耗量作為支撐

在當前市場上，大模型公司每年處理和消耗的數據量非常龐大。例如，OpenAI 訓練 GPT-3 模型使用了約 45TB 的文本數據，而 GPT-4 訓練成本也高達 7800 萬美元；Google 訓練其 Gemini Ultra 模型的計算成本約為 1.91 億美元。這種龐大的數據需求不僅限於 OpenAI，其他 AI 公司如 Google、Meta 等在訓練大型 AI 模型時也需要處理海量數據。

數據的有效性需要關注

有效的數據需要具備高品質、無偏差和豐富的特徵資訊，以確保 AI 模型能夠從中學習並作出準確的預測。例如，OpenAI 在訓練 GPT-3 時，使用了來自各種來源的文本數據，包括書籍、文章和網站，以確保數據的多樣性和代表性。然而，數據的有效性不僅僅取決於其來源，還涉及數據清洗、標註和預處理等多個環節，這些環節需要大量的人力和資源投入。

不可忽視的經濟性，數據收集和處理的成本

在實際的 AI 模型訓練中，數據收集、標註和處理的費用通常被低估，但這些費用可以非常顯著。具體而言，數據標註本身就是一個耗時且昂貴的過程，經常需要手工勞動。而一旦數據被收集，還需要進行清洗、組織和處理，以便 AI 演算法能夠有效利用。根據 McKinsey 的報告，訓練一個大型 AI 模型的成本可以高達數百萬美元。此外，AI 公司的數據中心和計算基礎設施的建設和維護也是一筆巨大的開銷。

總的來說，AI 大模型的訓練需要依賴大量的高品質數據，這些數據的數量、有效性和獲取成本直接決定了 AI 模型的性能和成功與否。未來，隨著 AI 技術的不斷進步，如何高效獲取和利用數據將成為 AI 公司競爭的關鍵因素。

模組化數據預處理層，基於區塊鏈去中心化的 AI 數據解決方案

在這樣的背景下，DIN（原名 Web3Go）作為首個模組化 AI 原生數據預處理層，應運而生。DIN 旨在通過去中心化的數據驗證和向量化處理，讓每個人都能為 AI 提供數據並獲得報酬，引領一個人人都能通過個人數據變現，企業能夠更高效經濟地獲取數據的數據經濟潮流。目前，DIN 已經從 Binance Labs 獲得了 400 萬美元種子輪融資，並後續從其他機構、社群和 KOL 網絡中獲得額外 400 萬美元 pre-listing 融資，當前估值 8000 萬美元，顯示出市場對其巨大潛力和未來發展的高度認可。其合作夥伴包括 Polkadot、BNB Chain、Moonbeam Network 和 Manta Network 等。

DIN 的數據預處理節點 – Chipper Node

DIN 的市場定位非常明確，致力於在 AI 和數據領域建立一個去中心化的數據智能網絡。Chipper Node 在 DIN 生態中扮演著重要的角色，負責數據驗證、向量化處理以及獎勵計算，是 DIN 數據預處理層的核心組件。